Цитата:
Цитата:
|
Цитата:
|
Hogfather, только я хотела сказать, что Paul Kellerman слишком хорошо думает о моем знании математики, но вы меня опередили :):):) что такое множество и подмножество я, конечно, понимаю, ибо школьная программа. А вот этот вот матроид трансверсалей впервые вижу, спасибо за хорошую ссылку, то что надо :):):)
|
Раз уж разбираем задачу, доводим её до логического абсурда. Предположим, что у нас распределение описывается некой вероятностной функцией, являющейся суммой двух вероятностных функций с весами, сумма которых равна единице (условие нормировки). Если вспомнить про интегралы, что интеграл суммы равен сумме интегралов, а постоянный член выносится за интеграл, то функции можно описать, например, так.
Код:
> pMyDist<-function(q,lambda1,lambda2,w=0.5) w*ppois(q,lambda1)+(1-w)*ppois(q,lambda2) Если имеем p(k)=f(k,lambda), где f распределение Пуассона, то результирующая функция описывается как p(k)=w*f(k,lambda1)+(1-w)*f(k,lambda2) Графически результат выглядит вот так (в сравнении с обычным распределением Пуассона) для функций p1(k)=f(k,7,2) p2(k)=0.8*f(k,7,2)+0.2*f(k,0,8) Код:
> plot(1:25,dpois(1:25,7.2),xlab="x",ylab="f(x)") Счастье заключается в том, что теперь эту функцию можно попробовать подогнать под наше распределение. Код:
> XX<-fitdist(LT,"MyDist",start=list(lambda1=9 ,lambda2=5 ), method="mle") |
Текущее время: 08:26. Часовой пояс GMT +3. |
Powered by vBulletin® Version 3.8.8
Copyright ©2000 - 2024, vBulletin Solutions, Inc. Перевод: zCarot
© 2001—2024, «Аспирантура. Портал аспирантов»